Come il più famoso Codebreaker al mondo ha sbloccato i segreti della bellezza della natura

Non c'è bisogno di chiamare i vigili del fuoco. rokopix / Shutterstock

Uscire nella natura può sembrare un mondo lontano dall'aula di matematica. Ma la bellezza che ci circonda ha un ordine - e uno dei migliori codebreaker del mondo è stata la chiave per sbloccarlo.

Alan Turing potrebbe essere meglio conosciuto per decifrare messaggi tedeschi creati dalla loro macchina di enigma nella seconda guerra mondiale. Ma il scienziato influente pensò all'interazione tra natura e matematica in grande profondità prima della sua prematura scomparsa in 1954. In effetti, il suo l'ultimo articolo pubblicato divenne una delle teorie fondanti della biologia matematica, un argomento dedicato a comprendere come funzionano i meccanismi della natura trovando le equazioni che li descrivono, dalla popolazione delle specie cambia al modo in cui i tumori cancerosi crescono.

Un pesce palla mbu che indossa un modello Turing particolarmente affascinante. Dennis Jacobsen / Shutterstock

Turing ha proposto che due prodotti chimici biologici che si muovono e reagiscano l'uno con l'altro in modo matematicamente prevedibile potrebbero spiegare forme e schemi attraverso la natura. Ad esempio, immagina che il giaccone di un ghepardo sia una foresta secca con "fuochi" chimici che scoppiano dappertutto. Allo stesso tempo, i prodotti chimici antincendio di un secondo tipo lavorano per circondare e contenere questi fuochi, lasciando macchie carbonizzate - o macchie - nel paesaggio peloso.

È importante sottolineare che la velocità della sostanza chimica dell'inibitore antincendio deve essere più veloce di quella della sostanza chimica dell'attivatore che crea puntiforme per creare i modelli. Troppo lento, e la sostanza chimica dell'attivatore domina, portando a un colore uniforme.

Turing ha escogitato due equazioni che modellano quali tipi di modelli sarebbero prodotti sia come la concentrazione delle due sostanze chimiche sia la velocità con cui esse diffondono i cambiamenti. Tuttavia, è stato incredibilmente difficile risolvere queste complesse equazioni con le macchine di calcolo primitive in quel momento. Turing intraprese il compito minuzioso una volta però, producendo un motivo screziato che assomigliava alla pelle di una mucca.

Aiutati dai computer moderni, gli scienziati hanno dimostrato che le equazioni di Turing possono essere utilizzate per imitare innumerevoli modelli bidimensionali visti attraverso il mondo naturale, da impronte digitali e la cappotti di animali a paesaggi semi-aridi.


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Mostrare che le reazioni e i movimenti delle sostanze chimiche sono effettivamente alla base della creazione degli schemi della natura era più difficile. Ad esempio, non possiamo vedere come si sviluppano le macchie di ghepardi nell'utero. Anche osservando i modelli notevoli del pesce angelo in crescita cambiare mentre si sviluppano dalla fase giovanile all'età adulta non fornisce la prova che sia in atto una danza di due sostanze chimiche inibitrici dell'attivatore.

Di recente però, Modelli di Turing in follicoli piliferi, piume di pollo e squali "squali" simili a denti è stato dimostrato che tutti sono prodotti direttamente dall'interazione tra un attivatore e un inibitore chimico.

Naturalmente, la natura è raramente semplice come due sostanze chimiche che interagiscono da sole. Gli scienziati hanno ora esteso la teoria di Turing per spiegare sistemi più complessi come letti di cozze, che si estendono per centinaia di metri in un grande modello di Turing e mostrano un tipo di pattern completamente diverso su scala più piccola. Anche una versione quadrimetrica della teoria modella con precisione formazione di creste nella bocca di un vertebrato.

È interessante notare che possiamo anche applicare il lavoro di Turing a un'intera gamma di modelli non visivi. Per esempio, la mia ricerca esplora come li usiamo per modellare i modelli di territorio degli animali. Invece di descrivere la concentrazione e le reazioni tra le sostanze chimiche, abbiamo usato equazioni simili per descrivere la probabilità della posizione degli individui e le interazioni tra ciascun individuo e il suo ambiente.

Come puoi immaginare, le equazioni sono spesso molto complesse, come molteplici fattori influenza il movimento di un animale, dal segni di profumo e presenza fisica di altri animali alla posizione della preda e persino alla memoria.

Ma i modelli di movimento previsti dalle equazioni che modellano questi fattori si confrontano sorprendentemente bene al movimento reale degli animali in una zona. Oltre ad essere affascinante di per sé, una ricerca come questa può farlo aiutaci a capire in che modo i cambiamenti nell'habitat di una specie colpiscono ecosistemi più ampi, il che potrebbe essere molto importante considerando la minaccia di estinzione che la disgregazione climatica pone a centinaia di migliaia di specie.

Questo metodo di modellizzazione dei modelli di territorio può persino essere esteso alle popolazioni umane. Ad esempio, un pezzo di ricerca ha mostrato che il movimento dei membri della banda di Los Angeles può essere accuratamente previsto da equazioni che modellano la posizione centrale della loro banda e le etichette dei graffiti di altre bande.

Forse nemmeno Turing avrebbe immaginato quanti dei meravigliosi segreti della natura avrebbero dischiuso la sua carta seminale. E non è solo la biologia matematica a cui ha dato un contributo determinante: dobbiamo ringraziare il suo genio molto di più. Grazie Alan.The Conversation

L'autore

Natasha Ellison, ricercatrice di dottorato, Università di Sheffield

Questo articolo è ripubblicato da The Conversation sotto una licenza Creative Commons. Leggi il articolo originale.

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